초고속 인터넷 망의 확충으로 인터넷을 이용한 정보전달이 보편화되고, 전자우편은 많은 양의 자료를 빠르고 편리하게 송수신 할 수 있는 가장 보편적인 통신 수단이 되었다. 하지만 정크메일의 수신빈도와 그로 인한 피해가 갈수록 높아져 그 문제가 심각한 수준에 이르게 되었다. 더구나 근래의 정크메일은 시스템을 공격하기 위한 바이러스나 해킹 도구를 전파하는 수단으로 이용되어 컴퓨터 침해 사고의 심각한 원인으로 지적되고 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 상황에서 유입되는 정크메일의 로그 분석을 통하여 그 특징을 분석한 후 FQDN 확인과 개인별 격리처리를 이용한 차단 시스템을 구현하였고 성능을 평가하였다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 개인화 된 필터링 에이전트(Personalized Mail Filtering Agent)를 제안한다. 즉 새로운 메시지가 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(personal rule)을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류, 저장 및 불필요하나 메일이나 스팸메일을 삭제 해주는 것이다.
본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.
현재 인터넷 상에서 신속한 의사소통을 위해 사용되는 전자우편의 증가는 상업적 의도를 가진 상품 홍보 수단으로 악용되며, 많은 사회적 문제를 유발시키고 있다. 이에 다양한 스팸 차단 필터 기술이 개발되고 있으나, 차단필터의 성능에 따라 정상 메일을 스팸 메일로 오인하여 사용자의 시스템 이용 신뢰도를 크게 저하시키고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 이용 신뢰도를 높이기 위해 Privacy 기반의 스팸 메일 복구 기법이 적용된 SMBC(Spam Mail Blocking Center) 스팸 메일 차단 플랫폼을 설계 및 제안한다. SMBC는 Proxy Server 기반의 스팸 차단 시스템 프레임 레이어로 설계되며, 물리적으로 임의의 위상(Topology)로 구축 가능하여, 플랫품 구현시 유연한 모듈/구성 레이어 개발이 가능하다. 제안된 SMBC 플랫폼은 기존 스팸 메일 차단 시스템에 비해 처리 부하와 차단 필터의 오인률을 최소화하여 시스템 이용 신뢰도를 높일 수 있도록 설계되었다.
본 논문에서는 스팸 차단을 위해서 사용되고 있는 RBL의 기능에 더하여, 최근 유행하는 스팸 형태에 효과적으로 대응할 수 있는 방법으로 메일원문에 포함된 URL을 추출하여 RBL에 적용하여 확장할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 스팸메일발송에 많이 사용되고 있는 봇넷은 이메일 스팸에서 메일 발송 주소분포로 해결할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 일반적으로 이러한 스팸 메일은 각 개인의 감염된 좀비 PC에서 발송되므로, 발송 주소 자체가 RBL에서 사용하기에 효율성이 떨어지고 무의미 하다. 따라서 봇넷에 의해 발송되는 스팸메 일을 효과적으로 차단하기 위한 방법으로써, 스팸메일의 원문에 포함된 URL을 분석하고, 사용자를 유인하는 URL 사이트에 대한 분포자료를 바탕으로 효과적으로 차단률을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 봇넷에서의 스팸메일 발송 메커니즘과, 이러한 유형의 스팸메일을 판단하기 위하여 사용할 수 있는 방법을 제안하고 분석 가능한 스팸메 일의 수집을 위하여 이메일스팸 트랩 시스템을 구성하여 실험한다. 일정한 실험기간 동안 수신된 스팸메일의 분석을 통하여 스팸메일에 포함된 URL을 이용한 확장된 RBL기법이 스팸메일의 검출 분포를 높이는데 효과적임을 보여준다.은 요약문입니다.
개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.
For text categorization task, distinctive text features selection is important due to feature space high dimensionality. It is important to decrease the feature space dimension to decrease processing time and increase accuracy. In the current study, for text categorization task, we introduce a novel statistical feature selection approach. This approach measures the term distribution in all collection documents, the term distribution in a certain category and the term distribution in a certain class relative to other classes. The proposed method results show its superiority over the traditional feature selection methods.
전자상거래를 위한 마케팅 수단으로서 전자메일이 보편적으로 사용되면서 스팸메일이 급격히 증가하고 있다. 이의 억제를 위한 전자메일통제시스템은 기술적이고 경제적 대안으로 필터시스템과 과금시스템을 사용하고 있으나 차단오류와 과금저항으로 인한 전자메일의 수신과 가용성을 제한한다. 이의 해결을 위해서 불법적인 전자메일은 억제하지만 송$\cdot$수신자에게 유익하고 합법적인 전자메일이 폐기되고 상실되는 것을 방지할 수 있는 전자메일통제시스템의 우회 모델을 제안하고 이를 사용하여 전자메일의 유용성과 가용성을 높여줄 수 있는 웹기반의 전자메일통제시스템을 구현하여 모델의 실용성을 검증하였다.
초고속 인터넷망의 확산에 따른 인터넷 이용과 전자상거래의 급격한 성장과 함께 저 비용 고 효율적 특성의 전자우편 광고가 마케팅 수단으로 각광을 받고 있다. 반면 스팸메일의 빠른 속도의 증가로 인하여 메일서비스업체와 메일사용자에게 정신적 경제적 피해를 주고 있는 것이 현실이다 이 논문에서는 대학을 중심으로 효율적인 스팸메일 차단을 위해 참여자-사용자, 관리자 그리고 ISP들이 상호 협력하는 계층적 스팸메일 차단정책을 설계하고 그 정책을 기반으로 스팸메일에 효율적으로 대응하는 스팸메일 제어모델을 제안한다. 또한 제안모델에 대한 분석평가를 통하여 모델의 효율성을 보인다.
인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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